数据分析师必备技能SQL 在数据分析的整个流程中,数据获取是不可或缺的一环,那么作为数据分析师,我们不仅仅需要了解如何获取二手数据,还必须掌握如何从数据库中获取我们所需的一手数据。而事实上,在我面试过的数据分析师中,有部分分析师并没有掌握这项基本且重要的技能,以致于最终被淘汰,而这项基本且重要的技能就是会编写SQL。 SQL的基本概念和作用 SQL的基本概念:SQL是一种结构化查询语言(Structured Query Language),用于存取数据以及查询、更新和管理关系型数据库。对于专业的数据库管
作为一名数据分析师,平常用的最多的工具是SQL(包括MySQL和Hive SQL等)。对于存储在数据库中的数据,自然用SQL提取会比较方便,但有时我们会处理一些文本数据(txt,csv),这个时候就不太好用SQL了。Python也是分析师常用的工具之一,尤其pandas更是一个数据分析的利器。虽然二者的语法,原理可能有很大差别,但在实现的功能上,他们有很多相通的地方,这里特进行一个总结,方便大家对比学习~
Spark SQL是一个用来处理结构化数据的Spark组件,前身是shark,但是shark过多的依赖于hive如采用hive的语法解析器、查询优化器等,制约了Spark各个组件之间的相互集成,因此Spark SQL应运而生。
spark sql谓词下推逻辑优化器PushDownPredicates包含了三个规则:
本文中介绍的SQL中行列转换和嵌套式侧栏的生成,将SQL语句查询的结果转换成我们想要的结果。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github上有一个有趣的开源项目:https://github.com/DTStack/flinkx
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
“满意度表”记录了教师和学生对课程的满意程度。“是否满意”列里是老师和学生对课程的评价,其中“是”表示教师和学生都满意。
小红书月活跃用户数已经过亿,用户在小红书上通过文字、图片、视频笔记分享生活,并创建相关商品链接,吸引相同爱好的用户进行收藏购买,用户的消费有什么行为特征呢?(小红书面试题)
【前言:如果你经常使用Spark SQL进行数据的处理分析,那么对笛卡尔积的危害性一定不陌生,比如大量占用集群资源导致其他任务无法正常执行,甚至导致节点宕机。那么都有哪些情况会产生笛卡尔积,以及如何事前"预测"写的SQL会产生笛卡尔积从而避免呢?(以下不考虑业务需求确实需要笛卡尔积的场景)】
group查询就是分组查询,为什么要分组查询?因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图:
将某一个字段按区间分档,最先想到的是《猴子 从零学会SQL》里讲过的多条件语句(case when)。
在最新排名中,SQL 的排名从 9 升至 8,SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)是用于管理关系数据库的标准编程语言。它用于查询、更新、管理关系数据库中的数据,以及管理数据库结构。掌握一些常用的SQL技巧对于提高数据库操作效率至关重要。本文将详细介绍SQL语言的一些常用技巧,并通过代码实操来加深理解。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了(当时在广州休假了1个月多,在实习期间也没咋写过SQL),回到公司的第一个需求就是做报表。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了,回到公司的第一个需求就是做报表。
大量的数据科学职位需要精通 SQL,它也是数据分析师、数据科学家、数据建模岗最常考核的面试技能。在本篇内容中 ShowMeAI 将梳理汇总所有面试 SQL 问题,按照不同的主题构建练习专项块,要求职的同学们可以按照对应板块内容进行专项击破与复习。
其实早在去年我们就已经开始接触并研究clickhouse了,因为当时进行多表关联测试性能并不是特别优秀,所以并没有在线上大范围使用,当时研究的是分布式部署 (感觉分布式会比单机好一些)最后发现性能并不怎么样 而且分布式的sql也有很多限制,不支持单条删除和更新操作、不支持in和join(当时的版本,18.12.14之前),直到前几天看了携程一篇关于clickhouse的文章,将clickhouse的性能描述的神乎其神,再次勾起了我研究的欲望,附携程公众号文章 干货 | 每天十亿级数据更新,秒出查询结果,ClickHouse在携程酒店的应用
本文主要介绍博主在以往开发过程中,对于不同业务所对应的 sql 写法进行归纳总结而来。进而分享给大家。
您好!我是Matt Mazur ,是一名数据分析师,曾在几家初创公司工作过,帮助公司利用数据发展业务。本指南记录了我对格式化 SQL 的喜好,希望对其他人有一些用处。如果您或您的团队还没有 SQL 风格指南,那么它可以作为一个很好的起点,您可以根据自己的喜好来采用和更新它。
[root@iZ8vbbslxnnj3fheohrwncZ ~]# mysql -
指一个查询语句嵌套在另一个查询语句内部的查询,这个特性从MySQL 4.1开始引入。
Hive的优化主要分为:配置优化、SQL语句优化、任务优化等方案。其中在开发过程中主要涉及到的可能是SQL优化这块。
很多大数据计算都是用 SQL 实现的,跑得慢时就要去优化 SQL,但常常碰到让人干瞪眼的情况。 比如,存储过程中有三条大概形如这样的语句执行得很慢:
这个系列属于个人学习网易云课堂MySQL数据库工程师微专业的相关课程过程中的笔记,本篇为其“MySQL数据库对象与应用”中的MySQL数据类型相关笔记。
参考 http://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51926530
此文是个人根据日常工作中遇到的坑以及通过各种资料总结的sql 的踩坑点,有些坑如果在编写sql的时候不注意确实是容易翻车,所以这里一并进行总结。
游戏开服前两天(2022-08-13至2022-08-14)的角色登录和登出日志如下
sql server详细的基础总结,可先点开CSDN自带的博客目录看看大体结构~ 一. 数据库简介和创建 1. 系统数据库 在安装好SQL SERVER后,系统会自动安装5个用于维护系统正常运行的系统数据库: (1)master:记录了SQL SERVER实例的所有系统级消息,包括实例范围的元数据(如登录帐号)、端点、链接服务器和系统配置设置。 (2)msdb:供SQL SERVER 代理服务调度报警和作业以及记录操作员的使用,保存关于调度报警、作业、操作员等信息。(备份还原时) (3)model:
过程 有这样一条长sql,由于环境原因,对select.....in...... 语法限制使用,因此以left join语法代替,原来只需要统计一天的数据汇总结果,因为特殊需要,需要一次性统计各天的结果,于是首先将子查询中时间过滤的部分提取到外层。 修改前sql1: select count(*) from (SELECT DISTINCT t.con_no AS con_no , CASE WHEN tgua.atime IS NOT NULL THEN tgua.atime WHEN t
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最近在忙着优化集团公司的一个报表。优化完成后,报表查询速度有从半小时以上(甚至查不出)到秒查的质变。从修改SQL查询语句逻辑到决定创建存储过程实现,花了我3天多的时间,在此总结一下,希望对朋友们有帮助。
墨墨导读:本文是读者『小豹子加油』的投稿,通过举出唐僧师徒取经的例子,详述一则使用JOIN来优化SQL的案例。
很多大数据计算都是用 SQL 实现的,跑得慢时就要去优化 SQL,但常常碰到让人干瞪眼的情况。
使用 constructor 元素将结果注入构造方法里,先给 User 添加构造方法:
“学生表”里记录了学生的学号、入学时间等信息。“成绩表”里是学生选课成绩的信息。两个表中的学号一一对应。(滴滴2020年面试题)
笔者最近将网上流传的MySQL数据库经典50题进行了练习,梳理了一份自己的练习成果。下图是MySQL练习题中涉及到的4张表和它们的具体字段:
SQL 是一种结构化查询语言,用于管理关系型数据库,我们 90% 接触的都是查询语法,但其实它包含完整的增删改查和事物处理功能。
blog.csdn.net/chenleixing/article/details/44994571
众所周知,Catalyst Optimizer是Spark SQL的核心,它主要负责将SQL语句转换成最终的物理执行计划,在一定程度上决定了SQL执行的性能。
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